Hadoop部署方式-本地模式(Local (Standalone) Mode) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Hadoop总共有三种运行方式.本地模式(Local (Standalone) Mode),伪分布式(Pseudo-Distributed Mode),分布式(Fully-Distributed Mode).本篇博客主要讲解第一种运行方式,即本地运行方式,想要查看伪分布式的小伙伴请参考:https://www.cnblogs.com/yinzheng

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

昨晚和同事一起看一个scala写的程序,程序都写完了,且在idea上debug运行是ok的.但我们不能调试的方式部署在客户机器上,于是打包吧.打包时,我们是采用把外部引入的五个包(spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar.commons-logging.jar.fastjson-1.2.10.jar.sqljdbc4.jar.log4j.jar)打包到我们的jar包中.好了,一切都好了...在java -jar demo.jar方式运行,以及把它拷贝到spark集

一:简介 最近学习hadoop本地运行模式,在运行期间遇到一些问题,记录下来备用:以运行hadoop下wordcount为例子. hadoop程序是在集群运行还是在本地运行取决于下面两个参数的设置,第一个参数用来设置mr程序要在yarn集群中执行,第二个参数设置yarn集群的主节点地址. hadoop默认情况下是在window本地运行.  conf.set("mapreduce.framework.name","yarn");   conf.set("ya

https://blog.csdn.net/huxiaodong1994/article/details/80702278 1.首先在与src同级的目录下新建一个lib目录,然后将本地jar包放在lib目录下,如下图所示: 2.打开project ——>Libraries将项目的lib加入进来,如图所示: 3.选择你存放项目的路径,将lib这个文件添加进来 完成后可看到Libraries下有一个lib文件 4.然后在pom.xml 文件里加入如下代码即可   <!--引入本地资源-->

我修从网上找了份java代码 我为了让它在hadoop下跑起来居然花了两个多小时... 首先最好不要在java代码中设置package...使用default package即可... 然后在java代码所在的文件夹下运行 javac -classpath /home/hadoop/hadoop-2.5.1/hadoop-0.20.1/hadoop-0.20.1-core.jar:/home/hadoop/hadoop-2.5.1/hadoop-0.20.1/lib/commons-cli-1.

Grep案例 1. 创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹 [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir input 2. 将Hadoop的xml配置文件复制到input [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input 3. 执行share目录下的MapReduce程序(执行) [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么: 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数.由于文件太大.我们把这个文件切分成如果小文件,然后安排多个人去统计.这个过程就是”Map”.然后把每个人统计的数字合并起来,这个就是“Reduce". 上面的例子如果在MapReduce去做呢,就需要创建一个任务job,由job把文件切分成若干独立的数据块,并分布在不同的机器节点中.然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理.MapReduce会对Map的输出地行收集,再将结

把我们的简单运算逻辑,很方便地扩展到海量数据的场景下,分布式运算. Map作一些,数据的局部处理和打散工作. Reduce作一些,数据的汇总工作. 这是之前的,weekend110的hdfs输入流之源码分析.现在,全部关闭断点. //4个泛型中,前两个是指定mapper输入数据的类型,KEYIN是输入的key类型,VALUE是输入的value的类型 //map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的 //默认情况下,框架传递给我们的mapper的输入数据中,key是要

MR程序的几种提交运行模式 本地模型运行 1/在windows的eclipse里面直接运行main方法,就会将job提交给本地执行器localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本地路径下(c:/wc/srcdata/) ----输入输出数据也可以放在hdfs中(hdfs://主机名:9000/wc/srcdata) 2/在linux的eclipse里面直接运行main方法,但是不要添加yarn相关的配置,也会提交给localjobrunner执行 ----输入输出数据可以放在本

在Linux(Centos7)系统上对进行Hadoop分布式配置以及运行Hadoop伪分布式实例                                                                                                                                                                                                          

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 本地运行模式(主要用于调试) 1.首先将Spark的所有jar包拷贝到hadoop用户家目录下 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ pwd /software/spark-2.1.1 [hadoop@CloudDeskTop spark-2.1.1]$ c

首记 感觉Hadoop是一个坑,打着大数据最佳解决方案的旗帜到处坑害良民.记得以前看过一篇文章,说1TB以下的数据就不要用Hadoop了,体现不 出太大的优势,有时候反而会成为累赘.因此Hadoop的使用场所一般有两:一是有一定规模的公司,数据流一般是TB级别的,这样的公司其实不多:二是各 大高校的实验室,作为研究使用.不幸的我也走上了这条路,仅为研究之用.而且我的使用需求还不是一般的在Hadoop下开发应用程序,而是开发好的C++ 程序要放到Hadoop平台下进行测试.Hadoop是基于Jav

Spark程序本地运行   本次安装是在JDK安装完成的基础上进行的!  SPARK版本和hadoop版本必须对应!!! spark是基于hadoop运算的,两者有依赖关系,见下图: 前言: 1.环境变量配置: 1.1 打开“控制面板”选项 1.2.找到“系统”选项卡 1.3.点击“高级系统设置” 1.4.点击“环境变量” 2.新建和编辑环境变量 1.下载hadoop-2.6.0.tar.gz文件,并解压在本地 1.1 新建环境变量上配置 HADOOP_HOME D:\JAVA\hadoop 1

2. Hadoop三种集群方式 1. 三种集群方式 本地模式 hdfs dfs -ls / 不需要启动任何进程 伪分布式 所有进程跑在一个机器上 完全分布式 每个机器运行不同的进程 2. 服务器基本配置 2.1 服务器配置及系统版本 CPU: 2核 内存: 4G 系统版本: Centos7 1511 2.2 服务器IP及主机名设置 服务器数量: 五台机器 主机名 公网IP 内网IP hadoop-1 192.168.10.145 172.16.1.207 hadoop-2 192.168.10.

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

1.1  本地运行器进行本地测试 写一个MapReduce驱动程序,执行job,实现tool接口,所以可以通过hadoop的命令行去设置为本地运行模式.实现tool的run函数,在run函数中创建job执行任务,输出结果. 1.1.1         本地任务执行器定义 package Temperature; import javafx.scene.text.Text; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.ha

2018的最后一个工作日,是在调式和诊断问题的过程中度过,原本可以按时下班,毕竟最后一天了,然鹅,确是一直苦苦挣扎. 废话不多说,先描述一下问题:有一套大数据环境,是CDH版本的,总共4台机子,我们的应用程序与大数据集群之前已经集成完毕,调试没有问题,可以运行Spark任务.而与这个集群集成是17年下半年的事了,这次升级后,发现无法正确的执行任务,不管是程序提交的还是用示例程序SparkPi,或者手动用spark-submit提交,都是执行失败,且Yarn框架调度执行两次.主要错误提示如下: D

上个博客写了Hadoop2.6.0的环境部署,下面写一个简单的基于数字排序的小程序,真正实现分布式的计算,原理就是对多个文件中的数字进行排序,每个文件中每个数字占一行,排序原理是按行读取后分块进行排序,最后对块进行合并,通俗来说就是首先对小于100的数据范围进行排序,然后对100-1000之间的数据进行排序,最后对大于1000的数据进行排序,最终这3块合成之后也一定是按顺序排列的,代码如下: import java.io.IOException; import java.util.StringT

背景:  编写了一个MapReduce程序,发现该程序内存占用非常多,需要有一种方法来分析内存详细的占用情况. 可以使用linux上的pmap –d <PID>来看进程逻辑地址空间使用情况,但是会有很多anno区域,显然这不能够满足同学们的好奇心. 在这篇文章Eclipse远程调试HDP源代码中,提到使用JMX的方法对HDP进行远程调试.JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展),望文生义一下,可知这个机制是与管理相关的.在这个机制的基础上,可以对JVM